机器学习代码宝库

涵盖Python基础、多线程/多进程、简单窗口界面构建，以及机器学习核心领域：

  • 强化学习：探索智能体如何在环境中学习并做出决策。
  • 进化算法：模拟自然选择过程，例如遗传算法，以优化解决方案。
  • 神经网络：使用Tensorflow、PyTorch、Theano、Keras构建和训练神经网络模型。
  • 经典机器学习：使用Scikit-Learn实现各种机器学习算法。

实战工具

  • 数据处理：使用NumPy和Pandas高效处理和分析数据。
  • 数据可视化：利用Matplotlib创建清晰直观的图表。
  • 网络爬虫：从网页中提取数据。
  • 版本管理：使用Git进行代码版本控制。
  • Linux基础：掌握Linux操作系统基本操作。